Erkunden neuer Funktionen in PostgreSQL mit Python

PostgreSQL 17 bietet eine Vielzahl aufregender neuer Funktionen und Verbesserungen, die sich an Entwickler, Datenwissenschaftler und Datenbankadministratoren richten. In diesem Artikel werden einige der wichtigsten Ergänzungen und Verbesserungen in PostgreSQL 17 erläutert und gezeigt, wie diese Funktionen mit Python verwendet werden.

1. Verbesserte Abfrageleistung mit inkrementeller Sortierung Eines der herausragenden Features von PostgreSQL 17 ist die Verbesserung des inkrementellen Sortieralgorithmus, der nun ein breiteres Spektrum an Anwendungsfällen unterstützt. Durch die inkrementelle Sortierung kann die Zeit, die für die Ausführung von Abfragen mit großen Datensätzen benötigt wird, erheblich verkürzt werden, insbesondere wenn es um sortierte Daten geht.

Python-Beispiel: Inkrementelle Sortierung mit PostgreSQL 17

Um diese Funktion zu nutzen, richten wir zunächst eine PostgreSQL-Verbindung mithilfe der psycopg2-Bibliothek von Python ein:

`import psycopg2

Stellen Sie eine Verbindung zur PostgreSQL-Datenbank her

conn = psycopg2.connect(
host="localhost",
Datenbank="test_db",
user="postgres",
Passwort="Ihr_Passwort"
)

Erstellen Sie ein Cursorobjekt

cur = conn.cursor()

Erstellen Sie eine Tabelle und fügen Sie Daten ein

cur.execute("""
TABELLE ERSTELLEN, WENN kein großer_Datensatz vorhanden ist (
id SERIELLER PRIMÄRSCHLÜSSEL,
Kategorie VARCHAR(50),
Wert INT
);
""")

Beispieldaten einfügen

cur.execute("""
INSERT INTO big_dataset (Kategorie, Wert)
AUSWÄHLEN
'Kategorie' || (i % 10),
random() * 1000
FROM generic_series(1, 1000000) i;
""")

conn.commit()

Inkrementelle Sortierung verwenden

cur.execute("""
ERKLÄREN ANALYSE
SELECT * FROM large_dataset
SORTIEREN NACH Kategorie, Wert;
""")

Rufen Sie den Abfrageplan ab und drucken Sie ihn aus

query_plan = cur.fetchall()
für Zeile in query_plan:
print(line)

Schließen Sie den Cursor und die Verbindung

cur.close()
conn.close()
`

In diesem Beispiel verarbeitet die verbesserte inkrementelle Sortierung von PostgreSQL 17 die ORDER BY-Klausel effizient, sortiert Daten inkrementell und reduziert die Gesamtausführungszeit der Abfrage.

1. JSON-Pfadverbesserungen PostgreSQL 17 führt Verbesserungen an JSONPath ein, die das Abfragen und Bearbeiten von JSON-Daten erleichtern. Dies ist besonders nützlich für Anwendungen, die für den Datenaustausch stark auf JSON angewiesen sind.

Python-Beispiel: Verwendung von JSONPath-Erweiterungen
`## Stellen Sie die Verbindung zur Datenbank wieder her
conn = psycopg2.connect(
host="localhost",
Datenbank="test_db",
user="postgres",
Passwort="Ihr_Passwort"
)
cur = conn.cursor()

Erstellen Sie eine Tabelle mit JSON-Daten

cur.execute("""
TABELLE ERSTELLEN, WENN JSON_DATA NICHT EXISTIERT (
id SERIELLER PRIMÄRSCHLÜSSEL,
Daten JSONB
);
""")

Fügen Sie JSON-Beispieldaten ein

cur.execute("""
EINFÜGEN IN json_data (Daten)
WERTE
('{"name": "Alice", "age": 30, "skills": ["Python", "SQL"]}'),
('{"name": "Bob", "age": 25, "skills": ["Java", "C++"]}');
""")

conn.commit()

Fragen Sie JSON-Daten mit JSONPath ab

cur.execute("""
Daten auswählen ->> 'name' AS-Name, Daten ->> 'Alter' AS Alter
VON json_data
WO Daten @? '$.skills ? (@ == "Python")';
""")

Rufen Sie die Ergebnisse ab und drucken Sie sie aus

results = cur.fetchall()
für Zeile in Ergebnissen:
print(row)

Schließen Sie den Cursor und die Verbindung

cur.close()
conn.close()
`

Dieser Code zeigt, wie die erweiterten JSONPath-Funktionen von PostgreSQL 17 das Extrahieren von Daten aus JSON-Feldern basierend auf komplexen Bedingungen vereinfachen.

1. Verbesserte Parallelität für die Indexerstellung Die Indexerstellung in PostgreSQL 17 ist jetzt aufgrund der verbesserten Parallelität effizienter und ermöglicht eine schnellere Indizierung großer Datenmengen.

Python-Beispiel: Parallele Indexerstellung
`## Stellen Sie die Verbindung zur Datenbank wieder her
conn = psycopg2.connect(
host="localhost",
Datenbank="test_db",
user="postgres",
Passwort="Ihr_Passwort"
)
cur = conn.cursor()

Erstellen Sie einen großen Tisch

cur.execute("""
TABELLE ERSTELLEN, WENN NICHT große_Tabelle existiert (
id SERIELLER PRIMÄRSCHLÜSSEL,
Daten VARCHAR(255)
);
""")

Fügen Sie eine große Anzahl von Zeilen ein

cur.execute("""
EINFÜGEN IN große_Tabelle (Daten)
AUSWÄHLEN
md5(random()::text)
FROM generic_series(1, 5000000);
""")

conn.commit()

Erstellen Sie einen Index mit Parallelität

cur.execute("""
ERSTELLEN SIE INDEX GLEICHZEITIG large_table_data_idx ON large_table (data);
""")

conn.commit()

Schließen Sie den Cursor und die Verbindung

cur.close()
conn.close()
`

Dieses Beispiel zeigt die verbesserte Fähigkeit von PostgreSQL 17, Indizes gleichzeitig mit mehreren CPU-Kernen zu erstellen, was bei der Arbeit mit umfangreichen Tabellen von großem Vorteil ist.

1. SQL/JSON-Standard-kompatible Funktionen PostgreSQL 17 hat Unterstützung für weitere SQL/JSON-Standard-kompatible Funktionen hinzugefügt und verbessert so seine Fähigkeit, JSON-Daten mit mehr SQL-Standard-Syntax zu verarbeiten.

Python-Beispiel: SQL/JSON-Standardfunktionen
`## Stellen Sie die Verbindung zur Datenbank wieder her
conn = psycopg2.connect(
host="localhost",
Datenbank="test_db",
user="postgres",
Passwort="Ihr_Passwort"
)
cur = conn.cursor()

Erstellen Sie eine Tabelle mit JSON-Daten

cur.execute("""
TABELLE ERSTELLEN, FALLS NICHT EXISTIERT, Employee_Data (
id SERIELLER PRIMÄRSCHLÜSSEL,
info JSONB
);
""")

Fügen Sie JSON-Beispieldaten ein

cur.execute("""
IN mitarbeiterdaten (info) EINFÜGEN
WERTE
('{"name": "John", "department": "Sales", "salary": 5000}'),
('{"name": "Jane", "department": "IT", "salary": 7000}');
""")

conn.commit()

Abfrage mit SQL/JSON-Funktionen

cur.execute("""
SELECT jsonb_path_query_first(info, '$.department') AS-Abteilung
VON mitarbeiterdaten
WHERE jsonb_path_exists(info, '$.salary ? (@ > 6000)');
""")

Rufen Sie die Ergebnisse ab und drucken Sie sie aus

results = cur.fetchall()
für Zeile in Ergebnissen:
print(row)

Schließen Sie den Cursor und die Verbindung

cur.close()
conn.close()
`

In diesem Beispiel demonstrieren wir, wie SQL/JSON-Standardfunktionen zum Abfragen von JSON-Daten verwendet werden, und demonstrieren die Konformität von PostgreSQL 17 mit neuen SQL-Standards.

Weitere Informationen zu PostgreSQL 17 und seinen neuen Funktionen finden Sie in der offiziellen Dokumentation.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonErkunden neuer Funktionen in PostgreSQL mit Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!